인프라 투자·해킹 방지 선행돼야
자율주행 자동차의 실현에 있어 연결기반 인식기술의 중요성이 커지고 있다.
LG경제연구원은 최근 발표한 ‘자율주행자동차, 새로운 연결시대의 시작’ 보고서를 통해 연결기반 인식기술의 중요성과 관련 이슈를 조명했다.
지금까지의 자율주행자동차에 적용된 인식기술은 대부분 센서기반 인식기술로, 초음파, 카메라, 레이다 등의 센서가 자동차에 장착돼 외부환경 및 지형을 인식해 정보를 제공해왔다.
연결기반 인식기술은 V2X와 정밀 측위기술이 있다.
V2X(Vehicle-to-Somthing) 기술은 자동차와 주위의 또다른 자동차, 교통 인프라, 보행자들을 연결해주는 기술로, 사람이나 센서가 인식하지 못하는 돌발 상황에서 예기치 못한 교통사고를 줄이는 것은 물론, 교통량을 분산시키는 등의 효과를 발휘할 수 있다.
현재 단거리전용통신(DSRC) 표준에 의한 시스템이 주를 이루고 있는데, 고속의 이동환경에서 최대 27Mbps까지 전송할 수 있는 웨이브(WAVE) 표준이 점차 확산되고 있다.
정밀 측위기술은 자동차의 위치를 보다 정밀하게 측정한다. 현재 GPS가 널리 사용되고 있지만, 차량의 상태를 차선별로 구분할 수 있을만큼 정밀한 위치정보가 필요하기 때문에 DGPS(Differential GPS)와 차량 내 센서를 GPS와 결합한 기술이 개발되고 있다.
이러한 연결기반 인식기술의 성장에는 정부의 역할이 중요하다는 지적이다.
V2X는 여타 선진국들이 정부를 중심으로 시범사업을 진행하고 있으며, 자동차 업체들도 이에 맞춰 컨소시엄을 결성해 표준화에 나서고 있다.
미국이 V2X를 법제화하게 되면 V2X의 시장 규모는 2020년 1879만 대로 업체 자율에 의해 성장할 때보다 규모가 3배 이상 커질 것이라는 전망이다.
정밀 측위기술은 자동차 업체들과 IT업체들이 경쟁하는 양상이다.
정밀 측위기술과 연동되는 정밀 지도가 반드시 필요한데, 최근 M&A 시장에 나온 지도 서비스 업체 히어(Here)를 둘러싸고 완성차 업체는 물론 마이크로소프트, 페이스북, 우버 등이 인수 경쟁을 벌인 것이 그 예다.
보고서는 연결기반 인식기술이 풀어야할 숙제 3가지를 꼽았다.
우선 인프라에 대한 투자다.
센서기반 인식기술은 차량에 장착하는 것이기 때문에 센서의 성능을 높이고 차량에 최적화해 운행하면 되지만, 연결기반 인식기술은 일부 차량에만 적용되는 것이 아닌, 다른 차량과 교통 인프라에 같이 적용돼야 한다는 설명이다.
V2X의 경우 V2X 통신이 가능한 모듈을, 정밀 측위기술은 정확한 지리정보를 표시해줄 수 있는 기준국과 정밀 지도를 필요로 한다.
이는 대규모 투자를 요하는 일로 개별 회사가 진행하기 어렵고 국가 차원의 인프라 투자 및 기술 적용을 위한 법규 제정이 필요하다는 지적이다.
기술표준화 문제도 중요한 이슈다.
연결기반 인식기술은 상호연동돼 사용하는 것이기 때문에 표준이 달라 정보를 주고받지 못하면 아무 의미가 없게 된다.
현재 웨이브 기술을 표준으로 시험이 진행되고 있지만, 일부 미국 주도의 자체 기술이 개발되고 있어 표준화 문제는 아직 진행 중이라는 설명이다.
보안 문제는 연결기반 인식기술이 넘어야 할 마지막 산이다.
아직 운전자가 실제 운행 중 해킹의 피해를 입었다는 보고는 없지만 자동차가 네트워크에 접속하는 빈도가 늘어나게 되면 해킹에 대한 피해 사례가 발생할 가능성은 커질 것으로 전망된다.
미국에서는 16km 떨어진 곳에서 자동차의 시동을 끄거나 핸들을 작동할 수 있음을 증명하기도 했다.
국제표준화단체 IEEE는 V2X의 보안 문제를 해결하기 위해 무선인터넷 표준과는 별도로 보안 강화를 위한 새로운 규약을 제정했는데, 새로운 규약은 보안이 보장되지 않는 무선 네트워크를 사용하더라도 안전하게 통신할 수 있도록 송수신 정보에 대한 암호방식과 인증서 관리에 대한 사항을 규정하고 있다.
